Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.177 Vol. 3, No. 2, April 2022, hlm. 237-243 p-ISSN: 2723-3863

## THE BEST HARVESTERS ASSESSMENT SYSTEM AT PT. PADASA ENAM UTAMA BY SIMPLE ADDICTIVE WEIGHTING (SAW) METHOD
Trika Ayu Intan Sari *1 , Nuriadi Manurung 2 , Santoso 3
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email: 1 trikaayuintansari17@gmail.com , 2 nuriadi0211@gmail.com , 3 massantoso78@gmail.com
(Naskah masuk: 18 Februari 2022, Revisi : 23 Februari 2022, diterbitkan: 25 April 2022)

## Abstract
The  selecting  of  best  harvesters  at  PT.  Padasa  Enam  Utama  have  been  using  a  manual  method  so  that  the announcement  of  reward  results  is  often  delayed.  The  purpose  of  this  research  was  application  of  the  simple addictive weighting (SAW) method which has the opportunity to facilitate the management of PT. Padasa Enam Utama to determine the best harvester and make it easier to display reward results to employees. The research method was carried out using the SAW method with the research stages consisting of data collection, analysis, system  design,  system  development.  The  results  of  this  study  that  SAW  value  referring  to  the  criteria  for harvesters who deserve to receive rewards according to the relevant data. The results were namely 3 harvesters, Selamet, Agun, and Ateng with the highest SAW value were respectively 0.7647,  0.6235 and 0.5411. This study concluded  that  SAW  method  can  help  CQC  (Crop  Quality  Control)  in  determining  the  best  harvesters  who deserved a reward.
Keywords : Employees, Harvester, Reward, SAW.

## SISTEM PENILAIAN KARYAWAN PEMANEN TERBAIK DI PT. PADASA ENAM UTAMA DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)

## Abstrak
Pemilihan karyawan pemanen terbaik  pada PT. Padasa Enam  Utama masih  dengan cara yang manual  sehingga pengumuman  hasil reward sering  kali  terjadi  keterlambatan.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  penerapan  metode simple addictive weighting (SAW) yang berpeluang mempermudah pihak manajemen PT. Padasa Enam  Utama untuk  menentukan  karyawan  pemanen  terbaik  serta  mempermudah  menampilkan  hasil reward pada  karyawan. Metode  penelitian  dilakukan  dengan  metode  SAW  dengan  tahapan  penelitian  terdiri  dari  pengumpulan  data, analisis,  rancangan  sistem,  pengembangan  sistem,  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  nilai  SAW  tertinggi  yang mengacu pada kriteria karyawan pemanen yang layak menerima reward . Hasil penelitian menyatakan terdapat 3 karyawan  pemanen  tetap  yang  memiliki  nilai  SAW  tertinggi  yaitu,  Selamet,  Agun,  dan  Ateng  dengan  nilai masing-masing,  0,7647,  0,6235  dan  0,5411.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  metode simple  addictive weighting dapat  membantu  PT.  Padasa  Enam  Utama  menentukan  karyawan  pemanen  terbaik  yang  berhak mendapatkan reward .
Kata kunci : Karyawan, Pemanen, Reward, SAW.

## 1. PENDAHULUAN
Pengembangan  teknologi  informasi  dalam bidang  komputer  terus  mengalami  kemajuan  yang pesat,  teknologi  informasi  merupakan  pengerjaan data  oleh  sebuah  komputer  telekomunikasi[1]. Secara  mudah  teknologi  informasi  itu  sendiri  iyalah sebuah  rekayasa  manusia  terhadap  suatu  proses penyampaian  informasi  dari  bagian    pengirim  ke penerima  sehingga  pengiriman  informasi  tersebut akan  lebih  cepat,  lebih  luas  penyebarannya  serta lebih lama penyimpanannya[2]. Teknologi Informasi
meliputi  segala  hal  dimana  di  dalamnya  adalah  hal yang  berkaitan  dengan  proses,  penggunaan  sebagai alat  bantu,  manipulasi  dan  pengolaan  suatu informasi[3]. Dengan adanya pengembangan teknologi informasi dan komputer, banyak perusahaan yang berusaha untuk menerapkan sistem yang bersifat terkomputerisasi dalam upaya meningkatkan  kinerja  sesuai  dengan  kebutuhan masing-masing  perusahaan  tersebut.  Misalnya  pada perusahaan kelapa sawit.
Kelapa  sawit    atau (Elaeis  guineensis  jacq) merupakan  salah  satu  tumbuhan  perkebunan  yang
memiliki  prospek  industri  yang  baik  di  pasar  lokal maupun  pada  pasar  dunia[4].  Dalam  perekonomian Indonesia,  industri  minyak  sawit  memiliki  peran penting  terutama  dalam  kehidupan  sehari-hari,  serta penghasil devisa terbesar, pendorong sektor ekonomi kerakyatan dan penyerapan tenaga kerja[5]. Kelapa  sawit  sendiri  merupakan  sebuah  tanaman budi  daya  karena  tanaman  tersebut  berguna  sebagai bahan  baku  minyak  nabati  dan  bahan  bakar, sehingga  kelapa  sawit  memiliki  arti  penting  karena mampu menciptakan kesempatan kerja bagi masyarakat  terutama  Indonesia[6].  Dalam  hal  ini maka setiap perusahaan khusunya kelapa sawit harus memiliki karyawan misalnya pemanen.
Pekerja  pemanen  adalah  orang  yang  bertugas melakuka  kegiatan  panen  buah,  pemotonagan tandan, pemotongan pelepah serta mengutip berondolan  atau  buah  yang  lepas  dari  tandannya[7]. Panen adalah pekerjaan akhir dari budidaya tanaman (bercocok  tanam)  dan  merupakan  pekerjaan  dari pemanen  utuk  melakukan  kegiatan  pasca  panen[8]. Perusahaan  memberikan  bonus  kepada  karyawan khususnya  pada  karyawan  tetap  dimana  hal  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  semangat  para pemanen  dalam  bekerja.  Sebagaimana  diketahui bahwa  karyawan  khusunya  pemanen  merupakan sebuah  aset  utama  sebuah  perusahaan,  karena  tanpa partisipasi  mereka  kegiatan  operasional  khusunya untuk  pengolahan  kelapa  sawit  tidak  akan  berjalan lancar,  dan  tanpa  adanya  karyawan  tetap  maka aktivitas perusahaan tidak akan terjadi.
PT Padasa Enam Utama merupakan perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  perkebunan kelapa  sawit,  dengan  karyawan  karyawan  tetap berjumlah  167  orang.  PT  Padasa  Enam  Utama melakukan pemilihan pemanen terbaik namun masih dengan  cara  yang  manual,  dimana  cara  yang dilakukan  masih  terbilang  manual  sehingga  dalam penampilan  hasil reward seringkali  terjadinya keterlambatan.  Hal  ini  tentu  dapat  membuat pemanen  merasa  tidak  diperhatikan  dan  dari permasalahan  tersebut  akan  berdampak  pada loyalitas  pemanen  yang  menurun  sehingga  perlu diambil  sebuah  sistem  yang  dapat  memebantu  PT Padasa Enam Utama dalam pengambilan keputusan.
Salah  satu  sistem  yang  diterapkan  adalah sistem  pendukung  keputusan  dimana  sistem  ini merupakan  sistem  interaktif  yang  dapat  membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan menggunakan  data  dan  model  yang  ada.  Sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  dengan  sebuah  kondisi  yang  terstruktur[9]. Proses pengambilan keputusan haruslah berdasarkan dengan kriteria-kriteria dan indikator ukuran terbaik yag  sudah  di  tentukan[10].  Salah  satunya  adalah sistem  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan karyawan  tetap  terbaik  dalam  bidang  perkebunan kelapa  sawit  dengan  menggunkan  metode Simple
Addictive  Weighting (SAW).  Metode  SAW  adalah sebuah  penjumlahan  metode  yang  terbobot,  dimana konsep  dasar  metode  ini  adalah  menentukan peringkat  dari  penjumlahan  terbobot    kinerja  pada setiap alternatif  semua atribut yang ada[11]. Metode SAW  merupakan  metode  yang  mengharuskan pembuat  keputusan  menentukan  bobot  bagi  setiap atributnya[10].  Metode  SAW  merupakan  sebuah metode  penyelesaian,  dimana  juga  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  berbobot[12].  Metode SAW  juga  membutuhakan  proses  normalisasi keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada[13]. Metode
SAW berpotensi mempermudah  pihak  manajemen  PT.  Padasa  Enam Utama  untuk  menentukan  karyawan  tetap  yang berhak mendapatkan reward .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  dengan  4  tahap utama,  yaitu  pengumpulan  data,  analisis,  rancangan sistem,  pengembangan  sistem,  dan  implementasi SAW.
Pengumpulan data dilakukan dengan
melakukan  wawancara  kepada  pihak  manajemen perusahaan,  serta  melakukan  observasi  menegenai hal  yang  bersangkutan  dengan  pemberian reward kepada  para  pemanen.  Pada  tahap  analisis,  dilihat sistem  yang  sedang  berjalan  dan  melihat  kendala yang  menjadi  permasalahan  dalam  penilaian pemanen  terbaik.  Kebutuhan-kebutuhan  analisis akan  sistem  yang  akan  dibuat  ditetapkan  melalui konsultasi  dengan  pengguan  sistem  yang  nanti kemudian  akan  didefenisiskan  secara  rinci  agar didapat  spesifikasi  sistem.  Pada  tahap  rancangan sistem,  terjadi  proses  pengolahan  sistem  informasi dari  hasil  analisa  sebelumnya.  Pembuatan  sistem dimaksudkan untuk mempermudah pengguna sistem dalam  pengoperasian  sistem  pengambil  keputusan yang  dibuat.  Pada  tahap  pengembangan  sistem, setelah melalui observasi dan wawancara, serta studi dokumentasi,  maka  dilihat  perkembangan  sistem dari  yang  sedang  berjalan  dan  sistem  yang  sedang diusulkan.  Data  yang  sudah  terkumpul  kemudian diimplementasikan dalam metode SAW

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang  dilakukan  yaitu  penyusunan UML salah satunya  yaitu Use Case Diagram . UML merupakan  salah  satu  standar  bahasa  yang  banyak digunakan  dalam  dunia  industri  untuk  menganalisis dan  mendesain  sistem,  dan  juga  menggambarkan arsitektur dalam pemrogaman berorientasi objek[14].  UML (Unifed  Modeling  Languange) adalah suatu bahasa untuk menspesifikasi,
memvisualisasi, membangun, dan
mendokumentasikan artifact dari  sebuah  sistem perangkat  lunak  seperti  pada  pemodelan  bisnis  dan non  perangkat  lunak  lainnya  [15].  Diagram  UML
tentunya  juga  merupakan  sebuah  sistem  ataupun perangkat lunak yang perparadigma dan berorientasi objek [16].

## 3.1. Diagram Use Case
Use case adalah sebuah teknik yang digunakan dalam  perkembangan  sebuah  sebuah software atau sistem  informasi,  Sebuah use  case direprentasikan dengan  urutan  langkah  yang  sederhana[17]. Use case adalah  pemodelan  dimana  bertujuan  untuk menggambarkan  sebuah  kegiatan  dari  sistem[18]. Diagram use case digunakan untuk menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan oleh sebuah sistemdari  sudut  pandang  pengguna  sistem[19]. Diagram use case dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Use Case
Pada  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa nantinya  sistem  akan  memiliki  1  admin  yaitu  CQC dimana  nantinya  CQC  lah  yang  bertugas  dalam memasukan data pemanen, memproses data pemanen  dan  menginputkannya,  sehinnga  nantinya diterima  hasil  akhir  berupa  perangkingan  pemanen terbaik pada PT. Padasa Enam Utama.

## 3.2. Class Diagram
Class diagram adalah diagram yang digunakan untuk  menampilkan  suatu  kelas  serta  peket-paket yang  ada  dalam  sistem  atau  perangkat  lunak  yang sedang    digunakan  tersebut  [20].   Dari  perancangan diagram class ,  maka  dapat  diketahui  bagaimana hubungan  antara  tabel  didalam database dan  proses input  apa  saja  yang  ada  didalamnya  [21]. Class diagram menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefenisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun  sistem  [22]. Class  diagram pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Class Diagram

## 3.3. Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Metode SAW
Pada  perhitungan  metode  SAW,  tahap  yang pertama harus dilakukan adalah menentukan kriteria dan  alternatif,  dimana  nantinya  akan  dinormalisasi melalui  matriks  keputusan  dengan  cara  menghitung nilai  rating  kinerja  ternormalisasi,  apabila  berupa kriteria  keuntungan  maka  nilai Max X ij dibagi dengan  nilai Max X ij dari  setiap  kolom,  sedangkan untuk  nilai Min X ij dari  setiap  kolom  dibagi  dengan nilai X ij [23] . Dalam  hal  ini,  penelitian  yang dihasilkan  nantinya  adalah  sebuah  alternatif  urutan tertinggi  ke  alternatif  rendah,  hasil  akhir  yang dikeluarkan oleh perhitungan nanti berasal dari nilai setiap  atribut  kriteria,  dan  pada  setiap  kriteria memiliki  nilai  yang  berbeda  pada  atributnya  [24]. Dalam  pemilihan  karyawan  tetap  terbaik,  terdapat beberapa  kriteria  yang  dibutuhkan  dan  menjadi sebuah  acuan  bagi  pihak  manajemen  PT  Padasa Enam  Utama  dalam  memberikan reward tersebut. Kriteria tersebut dijadikan patokan dalam melakukan perhitungan  menggunakan  metode  SAW (Simple Addictive  Weighting). Kriteria  tersebut  ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Kriteria Pemilihan Definisi Bobot Nilai Sangat Rendah 1 Rendah 2 Cukup 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5 Sangat Rendah 1
Rendah 2 Cukup 3
Pada Tabel 2 menampilkan bobot atribut pemanen terbaik.
C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 0,23 0,17 0,17 0,29 0,11
Langkah selanjutnya adalah menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria  [25]. Rating  kecocokan  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.
Selanjutnya, dilakukan perhitungan untuk mendapatkan matriks normalisasi. Tabel 4
menunjukkan  hasil  perhitungan  untuk  mendapatkan matriks normalisasi.
Tabel 3. Rating Kecocokan No Nama Pemanen Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 Jumari 1 3 1 3 2 2 Parno 2 2 3 1 1 3 Budi 1 4 2 2 3 4 Anto 1 2 5 1 5 5 Dodi 3 5 1 1 1 6 Supriadi 2 1 2 2 4
7 Ateng 5 2 3 1 3
8 Selamet 3 4 4 5 2
9 Agun 2 3 4 4 5 10 Tembong 0,8 0,2 0,6 0,6 0,2 Tabel 4.Perhitungan untuk Mendapatkan Matriks Normalisasi No Nama Pemanen Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 1 Jumari 0,2 0,6 0,2 0,6 0,4 2 Parno 0,4 0,4 0,6 0,2 0,2 3 Budi 0,2 0,8 0,4 0,4 0,6 4 Anto 0,2 0,4 1 0,2 1 5 Dodi 0,6 1 0,2 0,2 0,2 6 Supriadi 0,4 0,2 0,4 0,2 0,8 7 Ateng 1 0,4 0,6 0,2 0,6 8 Selamet 0,6 0,8 0,8 1 0,4 9 Agun 0,4 0,6 0,4 0,8 1 10 Tembong 0,8 0,2 0,6 0,6 0,2
Selanjutnya  adalah  mencari  nilai  terbaik  ( Vi ) melalui  perkalian  antara  matriks  WxR  dengan menggunakan persamaan (1).
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1
(1)
Nilai  dari  hasil  perkalian  antara  matriks  WxR menghasilkan alternatif penerima dengan melakukan perangkingan  nilai  terbesar.  Semakin  tinggi  hasil yang  diperoleh,  maka  akan  semakin  besar  peluang calon  pemanen  terbaik  dalam  mendapatkan reward pemanen  terbaik.  Hasil  perangkingan  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perangkingan Pemanen dengan Metode SAW No Nama Pemanen Total Peringkat 1 Jumari 0,4117 9 2 Parno 0,3529 10 3 Budi 0,447 6 4 Anto 0,4705 5 5 Dodi 0,4352 7 6 Dodi 0,4117 8 7 Ateng 0,5411 3 8 Selamet 0,7647 1 9 Agun 0,6235 2 10 Tembong 0,5294 4
Berdasarkan  hasil  pada  data  sempel  diatas, maka  dapat  diputuskan  bahwa  Selamet  adalah  yang paling  layak  untuk  dijadikan  karyawan  terbaik dengan  total  nilai  akhir  sebesar  0,76  jika  nilai  akhir terdapat  ada  kesamaan  nilai  maka  keputusan dikembalikan  kepada  pengambil  keputusan  yaitu Estate Manager pada PT Padasa Enam Utama.

## 3.4. Implementasi Hasil
Implementasi  hasil  adalah  prosedur  yang dilakukan  untuk  menyelesaikan  desain  yang  ada serta  menggunakan  sisem  yang  baru.  Pertama  kali, admin  akan  diarahkan  pada  tampilan  “Login  ke Sistem” yang ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Login ke Sistem
Setelah  admin  mengisi  data  yang  dibutuhkan pada  tampilan  “Login  ke  Sistem”,  selanjutnya  akan muncul tampilan “Halaman Utama” yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
Gambar 5.Data Kriteria
Pada tampilan “Halaman Utama”, maka admin akan  melihat  pilihan  “Kriteria”,  “Alternatif”,  “Nilai Kriteria”,  “Proses  Hitung”,  dan  “Cetak  Data Laporan”. Apabila admin memilih pilihan “Kriteria”,  maka  akan  menampilkan  halaman  yang berisi data kriteria yang diinputkan oleh admin. Data kriteria dapat dilihat pada Gambar 5.
Apabila  admin  memilih  pilihan  “Alternatif”, maka  akan  menampilkan  halaman  yang  berisi  data alternatif  yang  diinputkan  oleh  admin.  Data alternatif dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6.Data Alternatif
Apabila  admin  memilih  pilihan  “Nilai Kriteria”,  maka  akan  menampilkan  halaman  yang berisi  data  sub  dari  kriteria.  Data  sub  kriteria  dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Data Sub Kriteria
Apabila  admin  memilih  pilihan  “Proses Hitung”,  maka  akan  menampilkan  halaman  yang berisi  semua  data  dari  kriteria,  dan  alternatif  yang ada.  Tampilan  halaman  ”Proses  Hitung”  dapat dilihat pada Gambar 8.
Apabila  admin  memilih  pilihan  “Cetak  Data Laporan”,  maka  akan  menampilkan  halaman  yang berisi  data  keputusan  pemanen  terbaik.  Tampilan halaman  ”Cetak  Data  Laporan”  dapat  dilihat  pada Gambar 9.
Gambar 8. Tampilan Proses Hitung Gambar 9. Cetak Data Laporan

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dalam  penelitian ini  yaitu  metode simple  addictive  weighting hasil pengujian  dari  metode  tersebut  adalah  dimana terdapat  3  karyawan  pemanen  yang  memiliki  nilai SAW  tertinggi  yaitu,  selamet  dengan  nilai  0,7647, Agun  dengan  nilai  0,6235  dan  Ateng  dengan  nilai 0,5411.  Sistem  SAW  dapat  membantu  pihak Manajemen  PT.  Padasa  Enam  Utama  dalam menentukan  karyawan  pemanen  terbaik  melalui sistem  perangkingan  dalam  penentuan  karyawan pemanen tetap yang berhak menerima reward

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Setiawan,  “Dampak  Perkembangan
Teknologi Informasi dan Komunikasi Terhadap  Budaya,” J.  SIMBOLIKA  Res. Learn.  Commun.  Study ,  vol.  4,  no.  1,  p.  62, 2018, doi: 10.31289/simbollika.v4i1.1474.
[2] I.  A.  Huda,  “Perkembangan  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi  (Tik)  Terhadap
Kualitas Pembelajaran Di Sekolah Dasar,” J.
Pendidik.  dan  Konseling ,  vol.  2,  no.  1,  pp.
121–125, 2020, doi: 10.31004/jpdk.v1i2.622. [3 J.  A.  Widians  and  F.  N.  Rizkyani, “Identifikasi Hama Kelapa Sawit menggunakan Metode Certainty Factor,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 1, pp. 58–63, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i1.526.58-63.
[4] J. H. V Purba and T. Sipayung, “Perkebunan Kelapa  Sawit  Indonesia  dalam  Perspektif Pembangunan  Berkelanjutan,” J.  Ilmu-Ilmu Sos.  Indones. ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  81–94, 2017.
[5] R.  S.  Riki  Candra,  Puspa  Meganningrum,
Muhammad  Prayudha,  “Feromon  Kimiawi Untuk  Perangkap  Hama  Penggerek  Batang New  Innovation  Of  Pineapple  As  An Alternative Of Chemical Feromone Replacement For ( Oryctes rhinoceros L .) In Palm  Oil  Plants  In Peatland  Area,”  vol.  22, no. 2, pp. 81–85, 2019.
[6] M.  Sari,  A.  M.  H.  Pardede,  R.  Saragih,  S.
Kaputama,  J.  V.  No,  and  S.  Utara,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Pemanen Kelapa Sawit Terbaik Menggunakan  Metode  Moora  (  Studi  Kasus PT . Lnk Kebun Bekiun ),” 2021.
[7] D. Triesia and M. Kom, “Sistem Pengolahan Data  Hasil  Panen  Buah  Sawit,”  pp.  1–8, 2014.
[8] D. O. Wibowo and A. T. Priandika, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Gedung Pernikahan  Pada  Wilayah  Bandar  Lampung Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Inform. dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  2,  no. 1, pp. 73–85, 2021.
[9] C.  Rizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Guru  Dan  Pegawai  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  (  Simple Additive  Weighting  ),” J.  Tek.  dan  Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–17, 2019.
[10] N.  Wardhani  and  D.  M.  A.  Nur,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tempat Kos  Untuk  Mahasiswa  Di  Luwuk  Banggai
Dengan  Metode  Saw  (Simple  Additive
Weighting),” Jtriste , vol. 4, no. 1, pp. 9–14, 2017.
[11] F.  P.  Sihotang,  “Implementasi  Metode Weighted  Product  (WP)  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus Karyawan,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  2158– 2170, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1179.
[12] H.  T.  Sihotang  and  M.  Siboro,  “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Siswa  Bermasalah  Menggunakan  Metode
Saw  Pada  Sekolah  SMP  Swasta  Mulia
Pratama  Medan,” J.  Informatics  Pelita
Nusant. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[13] S.  A.  Sionding,  S.  A.  Banawa,  and  A. Ambarita,  “Aplikasi  Pakar  Berbasis  Web Untuk  Diagnosa  Penyakit  Kulit  Pada  Anak Menggunakan  Metode  Certainty  Factor,” IJIS  Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  6,  no.  April 2021, p. 47, 2021.
[14] K.  Aurin,  M.  Fajar,  J.  Sensor,  and  P. Diagram,  “Pemodelan  Jaringan  Sensor Nirkabel  Menggunakan,”  vol.  8,  no.  1,  pp. 9–20, 2021.
[15] Y.  Dayamond  and  F.  Sains,  “Perancangan Aplikasi Rekomendasi Teman Berbasis Web Menggunakan  Metode  Depth  First  Search,” vol. x, no. x, pp. 545–553, 2007.
[16] B. Adyaksa, I. G. Husein, and P. A. Telnoni, “Aplikasi  Servis  Motor  di  Bengkel  Surya Mandiri Motor ( Modul Penjualan Spare Part )  Motor  Service  Application  in  Surya Mandiri Motor Workshop ( Spare Part Sales Module  ),”  vol.  7,  no.  5,  pp.  1279–1286,
2021.
[17] H.  Iqbalgis  and  N.  Nurochman,  “Aplikasi Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) Dalam  Pengembangan  Sistem  Pencarian Toko  Batik  Berbasis  Android,” JISKA (Jurnal  Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 4, no. 2,  p.  51,  2019,  doi:  10.14421/jiska.2019.42- 07.
[18] E.  B.  Manjako  and  Suroto,  “Sistem Informasi Penyelesaian Gangguan Odp Loss Maintenance Telkom Akses Berbasis
Android,” Zo.  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 51–62, 2020.
[19] Y.  M.  Hariyati,  M.  R.  Wathani,  and  R.
Alfah, “Sistem Informasi Pelayanan Administrasi dan Manajemen Kegiatan Pada
Kantor Kelurahan Kuala Jelai,” 2021.
[20] M.  D.  Irawan  and  S.  A.  Simargolang, “Implementasi  E-Arsip  Pada  Program  Studi
Teknik  Informatika,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,
no. 1, p. 67, 2018, doi: 10.36294/jurti.v2i1.411. [21] E. D. Listiono, A. Surahman, and S. Sintaro, “Ensiklopedia Istilah Geografi Menggunakan  Metode  Sequential  Search
Berbasis Android Studi Kasus: Sma Teladan
Way  Jepara  Lampung  Timur,” J.  Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 35–42, 2021.
[22] W.  E.  Sari,  M.  B,  and  S.  Rani, “Perbandingan  Metode  SAW  dan  Topsis pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima  Beasiswa,” J.  Sisfokom  (Sistem Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  52– 58, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027. [23] M.  R.  Ramadhan,  M.  K.  Nizam,  and  ...,
“Penerapan  Metode  SAW  (Simple  Additive
Weighting)  Dalam  Pemilihan  Siswa-Siswi Berprestasi  Pada  Sekolah  SMK  Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no.
9, pp. 459–471, 2021.
[24] A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih, “Penerapan Metode Simple Additive
Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan Komputer) , vol. 7, no. 2, pp. 104–109, 2018, doi: 10.32736/sisfokom.v7i2.572.